Innovative solutions for converters and motor drives oriented to smart cities and communities

Alcune aree definite dall'Unione Europea nel contesto delle smart cities and communities si fondono pienamente con i motori elettrici come, per esempio, l'efficienza energetica, le tecnologie a basse emissioni di carbonio e la mobilità. I motori elettrici sono utilizzati in molteplici applicazioni industriali e non, consumando tra il 43% e il 46% dell'energia elettrica prodotta su scala mondiale.Nonostante alcune applicazioni siano contraddistinte da dinamiche elevate, come manipolatori o macchine utensili, la maggior parte di esse sono caratterizzate da basse dinamiche in quanto facenti parte di processi industriali, per esempio pompe, compressori, ventilatori o nastri trasportatori. Si è stimato che il costo dell'intero ciclo di vita di un motore elettrico è ascrivibile per il 92% - 95% all'energia consumata, il che indurrebbe un tempo di ritorno dall'investimento per installazione di un azionamento elettrico minore di due anni. Nonostante il notevole risparmio economico e ambientale ottenibile, è piuttosto sorprendente apprendere che solo il 10% - 15% di tutti i motori industriali siano controllati da azionamenti elettrici. Per quanto riguarda le diverse tecnologie di motori elettrici, i motori sincroni a riluttanza stanno ricevendo una notevole attenzione sia da ricercatori industriali che accademici. Il crescente interesse è principalmente motivato dalle loro intrinseche caratteristiche quali l'alta efficienza, il basso costo e il basso impatto ambientale dovuto alla mancanza di magneti permanenti. Per di più, le loro caratteristiche soddisfano appieno i requisiti imposti dalle smart cities and communities e sono adatti per tutte le applicazione, caratterizzate da una bassa dinamica, viste sopra. Per questi motivi, questa tecnologia di motori può essere posta al centro dei processi di rinnovamento di quelle applicazioni. Vi è ampio consenso sul potenziale incremento delle vendite sia di azionamenti elettrici che di motori sincroni a riluttanza. I motori sincroni a riluttanza sono soggetti a una marcata saturazione magnetica, rendendo i classici modelli a parametri concentrati poco adatti. La prima parte di questa tesi riguarda lo sviluppo di un innovativo modello magnetico per motori anisotropi. Si basa su una rete neurale non tradizionale, chiamata Radial Basis Function. La sua proprietà locale rende questo tipo di rete neurale particolarmente adatta ad un addestramento durante il normale funzionamento del motore. Si propone una completa procedura di design e addestramento della stessa. In particolare vengono fatte alcune considerazione le quali permettono di definire a priori alcuni parametri della rete neurale rendendo il problema di addestramento lineare. Si descrivono due algoritmi di addestramento, il primo veloce ma computazionalmente dispendioso perciò adatto per un'implementazione offline mentre il secondo idoneo ad un addestramento online. Infine, per concludere l'identificazione parametrica del motore, si propone uno schema basato sull'iniezione di una corrente continua il quale permette di stimare la resistenza di statore indipendentemente da tutti gli altri parametri della macchina. L'indipendenza parametrica permette un notevolmente miglioramento nell'accuratezza di stima del modello magnetico ottenuto con la rete neurale. La seconda parte di questa tesi, invece, tratta il controllo del motore e come sia possibile migliorarne le performance utilizzando il modello identificato. Innanzitutto, per incrementarne l'efficienza si presenta un innovativo metodo per trovare la curva a massima coppia per corrente. La tecnica proposta lavora in stretta simbiosi con l'identificazione del modello magnetico in quanto è in grado di capire dove si trova la curva cercata rispetto all'attuale punto di lavoro sfruttando la stima locale dei flussi magnetici. Identificata la direzione di movimento, l'azionamento continuamente muove il punto di lavoro coerentemente. Infine, si propongono tre diversi controlli di corrente pensati per gestire un motore fortemente non lineare, tutti basati sul modello stimato. Il primo è un controllore proporzionale-integrale nel quale i parametri vengono modificati al variare del punto di lavoro con lo scopo di mantenere la dinamica della corrente di motore costante. Il secondo è anch'esso basato su un controllore proporzionale-integrale ma a guadagni costanti accoppiato ad un'azione di feed--forward la quale compensa tutte le non linearità presenti nella mappa magnetica. Infine, il terzo è un controllo predittivo il quale determina direttamente la posizione degli switch tali per cui la funzione di costo è minimizzata. All'interno del controllo, è inserito un vincolo sulla corrente massima e si utilizza un particolare algoritmo per ottenere un lungo orizzonte di predizione. Tutti i metodi presentati nella tesi sono stata verificati attraverso dettagliate simulazioni e prove sperimentali, eccezione fatta per il controllo predittivo il quale è stato testato attraverso simulazioni

Improved Sensorless Control of Multiphase Synchronous Reluctance Machine Under Position Sensor Fault

This article presents an investigation on the self- sensing capability of a dual three-phase synchronous reluctance motor. Self-sensing capability refers to the ability of the motor to properly operate in a sensorless drive. The multiphase machine is decomposed into two different three-phase systems according to the multistator approach. Several supply scenarios are studied where the two three-phase windings are controlled at different operating points along a reference trajectory. The analysis is carried out both with finite element analysis simulations and experimental tests. In the first part of this article, the rotor is locked to derive the observer trajectories and find the regions in which the motor can operate without position sensor. A comparison between simulated and experimental results is given. Finally, a sensorless control strategy that allows exploiting the motor self-sensing capability under position sensor fault is developed and validated through experimental tests

A Computationally Efficient Robust Direct Model Predictive Control for Medium Voltage Induction Motor Drives

Long-horizon direct model predictive control (MPC) has pronounced computational complexity and is susceptible to parameter mismatches. To address these issues, this paper proposes a solution that enhances the robustness of long-horizon direct MPC, while keeping its computational complexity at bay. The former is achieved by means of a suitable prediction model of the drive system that enables the effective estimation of the total leakage inductance of the machine. For the latter, the objective function of the MPC problem is formulated such that, even though the drive behavior is computed over a long prediction interval, only a few changes in the candidate switch positions are considered. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated with a medium-voltage (MV) drive consisting of a three-level neutral point clamped (NPC) inverter and an induction machine (IM).acceptedVersionPeer reviewe

Long-Horizon Robust Direct Model Predictive Control for Medium-Voltage Induction Motor Drives With Reduced Computational Complexity

This paper proposes a long-horizon direct model predictive control (MPC) with reference tracking for medium-voltage (MV) drives that achieves favorable steady-state and transient behavior. However, as MPC is a model-based method, it is susceptible to parameter mismatches and variations of the machine. Moreover, even though a long prediction horizon significantly improves the steady-state behavior of the drive, it significantly increases the computational complexity of the direct MPC problem, rendering its real-time implementation a challenging—if not impossible—task. Motivated by these shortcomings of long-horizon direct MPC, this paper also aims to address them by enhancing the robustness of the developed control strategy, while keeping its computational complexity modest. To achieve the former, a prediction model suitable for MV drive systems is adopted that facilitates the effective estimation of the total leakage inductance of the machine. For the latter, the objective function of the MPC problem is formulated such that, even though the drive behavior is computed over a long prediction interval, only a few changes in the candidate switch positions are considered. The effectiveness of the proposed modeling, control, and estimation approaches is validated with hardware-in-the-loop (HIL) tests for an MV drive consisting of a three-level neutral point clamped (NPC) inverter and an induction machine (IM).acceptedVersionPeer reviewe

Long-Horizon Robust Direct Model Predictive Control for Medium-Voltage Drives with Active Neutral-Point Potential Balancing

The paper presents a direct model predictive control algorithm for medium-voltage (MV) induction machines driven by three-level neutral-point-clamped (NPC) inverters that incorporates the neutral point potential balancing. For such nonlinear systems implementation of long horizons may be regarded as even a formidable task due to the high computational complexity. Nevertheless, this can be achieved with a modest calculation cost by decreasing the size of the underlying control optimization problem. Moreover, when assisted by a light estimation algorithm, the developed control scheme achieves a high level of robustness to variations in the motor parameters. The presented results demonstrate the effectiveness of the proposed method during steady-state and transient operating conditions.Peer reviewe

Fast Solver for Implicit Continuous Set Model Predictive Control of Electric Drives

This paper proposes a fast and accurate solver for implicit Continuous Set Model Predictive Control for the current control loop of synchronous motor drives with input constraints, allowing for reaching the maximum voltage feasible set. The related control problem requires an iterative solver to find the optimal solution. The real-time certification of the algorithm is of paramount importance to move the technology toward industrial-scale applications. A relevant feature of the proposed solver is that the total number of operations can be computed in the worst-case scenario. Thus, the maximum computational time is known a priori. The solver is deeply illustrated, showing its feasibility for real-time applications in the microseconds range by means of experimental tests. The proposed method outperforms general-purpose algorithms in terms of computation time, while keeping the same accuracy

Innovative solutions for converters and motor drives oriented to smart cities and communities

Alcune aree definite dall'Unione Europea nel contesto delle smart cities and communities si fondono pienamente con i motori elettrici come, per esempio, l'efficienza energetica, le tecnologie a basse emissioni di carbonio e la mobilità. I motori elettrici sono utilizzati in molteplici applicazioni industriali e non, consumando tra il 43% e il 46% dell'energia elettrica prodotta su scala mondiale.Nonostante alcune applicazioni siano contraddistinte da dinamiche elevate, come manipolatori o macchine utensili, la maggior parte di esse sono caratterizzate da basse dinamiche in quanto facenti parte di processi industriali, per esempio pompe, compressori, ventilatori o nastri trasportatori. Si è stimato che il costo dell'intero ciclo di vita di un motore elettrico è ascrivibile per il 92% - 95% all'energia consumata, il che indurrebbe un tempo di ritorno dall'investimento per installazione di un azionamento elettrico minore di due anni. Nonostante il notevole risparmio economico e ambientale ottenibile, è piuttosto sorprendente apprendere che solo il 10% - 15% di tutti i motori industriali siano controllati da azionamenti elettrici. Per quanto riguarda le diverse tecnologie di motori elettrici, i motori sincroni a riluttanza stanno ricevendo una notevole attenzione sia da ricercatori industriali che accademici. Il crescente interesse è principalmente motivato dalle loro intrinseche caratteristiche quali l'alta efficienza, il basso costo e il basso impatto ambientale dovuto alla mancanza di magneti permanenti. Per di più, le loro caratteristiche soddisfano appieno i requisiti imposti dalle smart cities and communities e sono adatti per tutte le applicazione, caratterizzate da una bassa dinamica, viste sopra. Per questi motivi, questa tecnologia di motori può essere posta al centro dei processi di rinnovamento di quelle applicazioni. Vi è ampio consenso sul potenziale incremento delle vendite sia di azionamenti elettrici che di motori sincroni a riluttanza. I motori sincroni a riluttanza sono soggetti a una marcata saturazione magnetica, rendendo i classici modelli a parametri concentrati poco adatti. La prima parte di questa tesi riguarda lo sviluppo di un innovativo modello magnetico per motori anisotropi. Si basa su una rete neurale non tradizionale, chiamata Radial Basis Function. La sua proprietà locale rende questo tipo di rete neurale particolarmente adatta ad un addestramento durante il normale funzionamento del motore. Si propone una completa procedura di design e addestramento della stessa. In particolare vengono fatte alcune considerazione le quali permettono di definire a priori alcuni parametri della rete neurale rendendo il problema di addestramento lineare. Si descrivono due algoritmi di addestramento, il primo veloce ma computazionalmente dispendioso perciò adatto per un'implementazione offline mentre il secondo idoneo ad un addestramento online. Infine, per concludere l'identificazione parametrica del motore, si propone uno schema basato sull'iniezione di una corrente continua il quale permette di stimare la resistenza di statore indipendentemente da tutti gli altri parametri della macchina. L'indipendenza parametrica permette un notevolmente miglioramento nell'accuratezza di stima del modello magnetico ottenuto con la rete neurale. La seconda parte di questa tesi, invece, tratta il controllo del motore e come sia possibile migliorarne le performance utilizzando il modello identificato. Innanzitutto, per incrementarne l'efficienza si presenta un innovativo metodo per trovare la curva a massima coppia per corrente. La tecnica proposta lavora in stretta simbiosi con l'identificazione del modello magnetico in quanto è in grado di capire dove si trova la curva cercata rispetto all'attuale punto di lavoro sfruttando la stima locale dei flussi magnetici. Identificata la direzione di movimento, l'azionamento continuamente muove il punto di lavoro coerentemente. Infine, si propongono tre diversi controlli di corrente pensati per gestire un motore fortemente non lineare, tutti basati sul modello stimato. Il primo è un controllore proporzionale-integrale nel quale i parametri vengono modificati al variare del punto di lavoro con lo scopo di mantenere la dinamica della corrente di motore costante. Il secondo è anch'esso basato su un controllore proporzionale-integrale ma a guadagni costanti accoppiato ad un'azione di feed--forward la quale compensa tutte le non linearità presenti nella mappa magnetica. Infine, il terzo è un controllo predittivo il quale determina direttamente la posizione degli switch tali per cui la funzione di costo è minimizzata. All'interno del controllo, è inserito un vincolo sulla corrente massima e si utilizza un particolare algoritmo per ottenere un lungo orizzonte di predizione. Tutti i metodi presentati nella tesi sono stata verificati attraverso dettagliate simulazioni e prove sperimentali, eccezione fatta per il controllo predittivo il quale è stato testato attraverso simulazioni.Smart cities and communities are conjugated by European Union in different areas, including energy efficiency, low carbon technologies and mobility which are deeply merged with electric motors. Electric machines are ubiquitous in industry for a wide range of applications, consuming between 43% and 46% of all electricity that is generated in the world. Although some machines are used for high-performance applications, such as robots and machine tools, the majority are used in industrial processes for pumps, compressors, fans, conveyors, and other slower-dynamic applications. It is estimated that 92% - 95% of the life cycle costs of electric motors are associated with the energy they consume, leading to typical payback periods of < 2 years for the installation of an adjustable-speed drive. It is rather surprising to learn that, despite overwhelming evidence of the attainable savings, only 10% - 15% of all industrial motors presently use electronic adjustable speed drives. On the motor side, Synchronous Reluctance (SynR) motors are gaining lots of attention from industrial researchers and academics, due to their inherent characteristics like the high efficiency, the low cost and the low environmental footprint. Their characteristics fully meet the requirements imposed by smart cities and communities and the aforementioned low-dynamics applications, so they could be the heart of the revamping of those plants. There is wide agreement that the potential for future growth in the sales of industrial drives and SynR motors is still very substantial. SynR motors are prone to magnetic saturation, making the classic model with lumped parameters unsuitable. The main part of this thesis concerns the development of a new magnetic model for anisotropic motors, especially for SynR motors. It is based on a special kind of neural network (NN), called Radial Bases Function (RBF) NN, which is particularly advisable for an online updating due to its local property. A complete training procedure is proposed in which some considerations are done to define several NN parameters and to convert the nonlinear training problem into a linear one. Two different training algorithms are presented, the former one is fast but computationally cumbersome then suitable for an offline training while the latter one is lighter then proper for an online training. In order to complete the online parameters identification, a scheme based on a DC current injection is developed to estimate the stator resistance. An exhaustive analysis is carried out to disclose that the proposed method is independent from other motor parameters which is a strength asset in a saturable motor. An accurate stator resistance value improves in turn of the magnetic model. The second part of this dissertation deals with how to exploit an accurate magnetic model to enhance the motor control. In order to improve the efficiency of the motor, exploiting the RBF NN model and the online training algorithm, the Maximum Torque per Ampere (MTPA) curve is found. Starting from a blank NN, it is continuously online trained and a proper algorithm understands where the MTPA curve is respect to the current working point. Afterwards, the drive moves itself towards the actual MTPA. Finally, three different current control schemes tailored for anisotropic motors are presented, all based on the available NN-based magnetic model. The first one is a gain-scheduling PI control where the control gains are accordingly tuned to the working point to keep constant the control bandwidth. The second one is based on a classical PI regulator with a FF action to compensate for all the nonlinearity of magnetic maps. The third one is a constrained direct Model Predictive Control (MPC) where a long prediction horizon is achieved. In order to accomplish a long prediction horizon, the Sphere Decoding Algorithm is properly modified to make it suitable for a nonlinear system. The whole thesis was fully validated through an intensive simulation and experimental stage, except the long--horizon MPC which was tested only by simulation

Comprehensive magnetic modelling of internal PM synchronous motors through radial basis function networks

The paper proposes the novel application of Radial Basis Function (RBF) networks to the magnetic modelling of any PM synchronous motor, with special emphasis on internal PM rotors. The advantages are the use of already available measurements, the precision and completeness of the continuous 2D model, which inherently includes all the nonlinearity and cross-coupling effects and that does not use any interpolation algorithm. The paper includes the theory of operation and experimental results, obtained on a laboratory prototype

Robust Direct Model Predictive Control with Reduced Computational Effort for Medium-Voltage Grid-Connected Converters with LCL Filters

The performance benefits of long-horizon direct model predictive control (MPC) methods become more evident when high-order systems are considered. However, such applications pose a challenge implementation-wise as the increased size of the system model and adoption of long horizons can significantly increase the computational requirements of direct MPC. In addition, variations in the system parameters may deteriorate the controller operation. The presented method allows to harvest the performance benefits of long-horizon direct MPC with modest computational effort. This is achieved by adopting a split horizon formulation that enables the fulfillment of two tasks, namely, the prediction of the system behavior and evaluation of the candidate switch positions with marginal computational overhead. Moreover, to enhance the controller robustness to parameter variations, a simple estimator of the grid reactance is introduced. The effectiveness of the proposed approach is verified with a medium-voltage three-level neutral-point-clamped converter connected to the grid via an LCL filter.Peer reviewe